Marketing digitale con l’AI: come sta trasformando le strategie secondo iab italia

L’intelligenza artificiale sta ridefinendo strumenti, flussi di lavoro e strategie nel marketing digitale, grazie soprattutto ai modelli generativi che rendono più semplice l’accesso alla tecnologia. In questo scenario, IAB Italia, sezione italiana di Interactive Advertising Bureau, ha presentato un whitepaper dedicato all’impatto dell’AI nel settore della comunicazione e della pubblicità.

nuove figure professionali con l’ai nel marketing digitale

Nel quadro delineato dall’associazione emerge la nascita di ruoli progettati per far dialogare competenze tecniche e capacità umane. Le nuove professionalità diventano un ponte operativo tra intelligenza artificiale e processi di lavoro tradizionali, con attività focalizzate sulla progettazione dei flussi e sulla gestione responsabile dei dati.

Sono citati, in particolare, AI Prompt Designer, Creative Technologist (descritti come un ibrido tra sviluppatori e figure creative), Agent Orchestrator, incaricati di progettare e coordinare i flussi tra più AI, e Data Ethicist, che devono assicurare un utilizzo equo e rispettoso dei dati nei processi legati a comunicazione, creatività e pubblicità.

sergio amati e il ruolo del marketer come orchestratore

Nel contesto del documento, Sergio Amati, General Manager di IAB Italia, ha sottolineato che l’intelligenza artificiale generativa rende più accessibili gli strumenti e avvicina la tecnologia all’utente finale. La dichiarazione evidenzia anche la centralità degli agenti AI, ritenuti in grado di sostenere operazioni sempre più complesse.

Secondo quanto riportato, la figura del marketer viene quindi descritta come orchestratore e designer di esperienze: un professionista capace di integrare in modo sinergico tecnologia, dati e creatività.

whitepaper iab italia: sette aree di impatto nel marketing e nella pubblicità digitale

Il whitepaper, sviluppato dal Tavolo di Lavoro sull’Intelligenza Artificiale di IAB Italia, analizza l’evoluzione dell’AI in sette aree tematiche connesse al marketing e alla pubblicità digitale. Tra i focus principali compaiono ricerca di insight e trend, produzione di contenuti, reporting e analisi delle performance, targeting e ottimizzazione della spesa pubblicitaria, fino alle forme avanzate di personalizzazione delle creatività.

ricerche di insight e trend di mercato con ai generativa

Per l’analisi di insight e trend, l’AI generativa consente ai professionisti di lavorare con volumi di dati più ampi e in tempi ridotti rispetto al passato. Inoltre, permette di raccogliere e confrontare dati provenienti da fonti eterogenee.

Il documento richiama l’impiego di strumenti come Browse AI, Brandwatch, OpenRefine e Google Cloud Dataprep. Viene anche evidenziata la possibilità di ottenere insight e analisi espresse in linguaggio naturale, così da risultare più comprensibili a un pubblico più ampio.

produzione di contenuti: scrittura e multimedialità

La produzione di contenuti rappresenta un ambito in cui l’AI generativa si presta naturalmente a essere utilizzata. Il whitepaper cita la capacità di supportare sia la scrittura di testi sia la realizzazione di contenuti multimediali, includendo immagini, video e audio.

Risulta inoltre segnalato che l’adozione nelle aziende è frammentaria e variegata. Per gestire l’uso dell’AI, viene indicata la necessità di costruire policy e svolgere formazione, con l’obiettivo di mantenere coerenza con il brand e garantire qualità e compliance dal punto di vista legale.

Il documento specifica che le normative attualmente in vigore in Italia e in Europa disciplinano sia l’addestramento dei motori AI sia l’uso degli output, richiedendo una corretta etichettatura dei contenuti.

reporting e analisi performance con ai

Nel reporting e nelle analisi delle performance, l’AI risulta impiegata per supportare diverse fasi operative. Il whitepaper riporta che, da un lato, consente di rilevare anomalie, effettuare diagnostiche e simulare scenari; dall’altro, abilitare un monitoraggio continuo per comprendere le cause dietro eventuali variazioni.

In questo modo viene indicata la possibilità di ottimizzare i budget in modo dinamico.

targeting e ottimizzazione della spesa pubblicitaria

Grazie a machine learning e strumenti di analisi predittiva, il documento evidenzia un miglioramento del targeting, con la capacità di personalizzare le campagne e ottimizzare la spesa pubblicitaria.

Il paper cita anche un riferimento a uno studio di Epsilon, azienda attiva nel settore, secondo cui il 63% degli utenti preferisce annunci coerenti con il contenuto della consultazione.

declinazione creatività: automazione e personalizzazione

Il processo di produzione e declinazione delle creatività risulta accelerato dall’adozione dell’AI, che permette di automatizzare attività ripetitive e di effettuare personalizzazioni su larga scala in modo più semplice. Il whitepaper collega inoltre l’evoluzione a forme di personalizzazione più sofisticate.

iper-personalizzazione: esperienza su misura in tempo reale

Combinando analisi predittive e adattamento in tempo reale, il documento afferma che sia possibile superare i limiti della personalizzazione tradizionale degli annunci. La pratica viene descritta come iper-personalizzazione, in cui l’esperienza proposta all’utente viene modellata come su misura.

messaggi chiave del whitepaper di iab italia

Il quadro complessivo che emerge dal documento collega l’avanzamento dell’AI generativa alla necessità di nuove competenze, a un impianto più strutturato di gestione dati e compliance e a un’evoluzione dei processi di analisi, produzione e ottimizzazione.

La trasformazione coinvolge l’intera catena del valore: dalla ricerca di insight basata su grandi volumi e linguaggio naturale, fino alla produzione multimediale, al monitoraggio delle performance, al miglioramento del targeting e all’evoluzione verso l’iper-personalizzazione delle esperienze pubblicitarie.

figure citate nel documento

• Sergio Amati
• AI Prompt Designer
• Creative Technologist
• Agent Orchestrator
• Data Ethicist